Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Problem Compilation for Multi-Agent Path Finding: a Survey

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F22%3A00360903" target="_blank" >RIV/68407700:21240/22:00360903 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.24963/ijcai.2022/783" target="_blank" >https://doi.org/10.24963/ijcai.2022/783</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/783" target="_blank" >10.24963/ijcai.2022/783</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Problem Compilation for Multi-Agent Path Finding: a Survey

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Multi-agent path finding (MAPF) attracts considerable attention in artificial intelligence community. The task in the standard MAPF is to find discrete paths through which agents can navigate from their starting positions to individual goal positions. The combination of two additional requirements makes the problem computationally challenging: agents must not collide with each other and the paths must be optimal with respect to some objective. Two major approaches to optimal MAPF solving include dedicated search-based methods, and compilation-based methods that reduce a MAPF instance to an instance in a different formalism, for which an efficient solver exists. In this survey, we summarize major compilation-based solvers for MAPF using CSP, SAT, and MILP formalisms. We explain the core ideas of the solvers in a simplified and unified way while preserving the merit making them more accessible for a wider audience.

  • Název v anglickém jazyce

    Problem Compilation for Multi-Agent Path Finding: a Survey

  • Popis výsledku anglicky

    Multi-agent path finding (MAPF) attracts considerable attention in artificial intelligence community. The task in the standard MAPF is to find discrete paths through which agents can navigate from their starting positions to individual goal positions. The combination of two additional requirements makes the problem computationally challenging: agents must not collide with each other and the paths must be optimal with respect to some objective. Two major approaches to optimal MAPF solving include dedicated search-based methods, and compilation-based methods that reduce a MAPF instance to an instance in a different formalism, for which an efficient solver exists. In this survey, we summarize major compilation-based solvers for MAPF using CSP, SAT, and MILP formalisms. We explain the core ideas of the solvers in a simplified and unified way while preserving the merit making them more accessible for a wider audience.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA22-31346S" target="_blank" >GA22-31346S: logicMOVE: Logické uvažování v plánování pohybu pro mnoho robotických agentů</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence

  • ISBN

    978-1-956792-00-3

  • ISSN

    1045-0823

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    5615-5622

  • Název nakladatele

    International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Vienna

  • Datum konání akce

    23. 7. 2022

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku